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问答系统中问题句分析及答案抽取方法研究
随着互联网的普及，人们对于获取信息的需求越来越强烈。问答系统应运而生，它能够为用户提供快速、准确的答案。在问答系统中，问题句分析和答案抽取是非常关键的技术，本文将从这两个方面来进行探讨。
一、问题句分析
问题句分析是指将用户的自然语言问题转换成计算机能够理解的形式，以便寻找到答案。一个好的问题句分析技术应该能够将问题句中的主语、谓语、宾语等重要成分识别出来，并分析出问题的意图。目前，问题句分析主要有以下几种方法：
1.基于规则的方法
这种方法是指人们通过研究自然语言的语法以及常用句式，提取出一系列规则，用来识别出问题句中的主要成分。这种方法的优点是准确率较高，缺点是需要大量的人力和时间来制定规则。
2.基于语义的方法
这种方法是基于自然语言的语义来进行问题句分析。这种方法有以下几种具体实现方式：
a.基于词典的方法：该方法通过构建一个大规模的词汇表，并为每个词汇标注上它们的词性和语义关系。当识别出问题句中的词汇后，就可以根据这些词汇的语义关系进行问题的分析。
b.基于语义角色标注的方法：该方法是将自然语言中的每个单词都视为一个语义角色，并根据它们在句子中的作用进行标注。接着，通过分析角色之间的关系，就可以得到问题的答案。
3.基于机器学习的方法
这种方法是通过训练模型，从已有数据中学习如何进行问题句分析。具体实现方式包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。这种方法的优点是能够自适应地学习如何解析问题句，不需要人为干预，但需要大量的有标注数据来训练模型。
二、答案抽取
答案抽取是指从问题的语境中提取出最符合问题的答案。在答案抽取过程中需要进行关键字的提取和答案的评分等操作。下面介绍几种常见的答案抽取方法：
1.基于模板的方法
该方法是预先定义一系列问题模板，将问题句转化成问题模板的形式。接着，将问题和已有的答案做匹配，并输出最符合问题的答案。此方法的优点是易于实现，缺点是需要大量的模板库。
2.基于检索的方法
该方法是利用信息检索技术从大量的文本中检索出和问题相关的答案。这种方法一般采用文本相似度算法或者向量空间模型进行检索。此方法的优点是覆盖面广，缺点是需要建立庞大的文本库。
3.基于知识图谱的方法
该方法是将实体、属性和关系等知识进行结构化表达，建立一个知识图谱。当出现问题时，根据问题和知识图谱中的知识进行匹配，找到最符合问题的答案。此方法的优点是精准度高，缺点是需要采用上下文理解能力进行答案抽取。
总之，问题句分析和答案抽取是问答系统中非常关键的技术，目前主要分为基于规则、基于语义和基于机器学习三种方法。答案抽取主要分为基于模板、基于检索和基于知识图谱三种方法。在实际应用中，应根据实际需求选用合适的技术来进行实现。